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輔仁大學 跨文化研究所翻譯學碩士在職專班 朱曼妮所指導 陳朝鈞的 Google翻譯與簡明華語之初探：以越華語為例 （2021），提出cx-30 2022年式關鍵因素是什麼，來自於機器翻譯、簡明語言、簡明日語、簡明華語、跨文化。
而第二篇論文國立臺灣大學 工程科學及海洋工程學研究所 陳琪芳所指導 錢定遠的 智能無人機之鯨豚偵測追蹤技術研究 （2021），提出因為有 無人機、無人載具、中華白海豚、即時影像偵測、YOLO v4、深度神經網路的重點而找出了 cx-30 2022年式的解答。
Google翻譯與簡明華語之初探：以越華語為例
為了解決cx-30 2022年式 的問題，作者陳朝鈞 這樣論述：
簡明語言運動在國外已推動多年，簡明語言的出發點為平權，即為語言弱勢者的平權。語言弱勢者不只是非母語者，還包括母語人士，例如小學生、半文盲者、閱讀障礙者、智能障礙者及失智症患者等等。國外的維權人士認為政府機構有義務提供無障礙資訊給一般民眾，而語言弱勢族群同樣也應該享有獨立自主決定的權利，延伸而來的便是有權利能夠接收到易於理解的正確訊息。有鑑於華語尚未發展簡明華語，而台灣近年來對語言的平權也開始重視，甚至已於2019年頒布實施「國家語言發展法」。在台灣不論是政府或ㄧ般民眾都有共識以先進福利國家為發展目標。國外的先進福利國家針對語言的平權投注的資源是以國家的層級來推動，且不僅是像台灣以轉型正義的視
角為出發點，甚至是以少數語言弱勢族群的立場來思考，以平權為目標。因此契機，筆者希望能夠驗證簡明台灣華語對於語言弱勢族群來說是否真的是較易於了解，所以筆者試著以初步理解的簡明語言原則來改寫，並以Google翻譯文本作為對照組來進行比較實驗。筆者以公視新聞的內容做為文本，設計閱讀測驗問卷來執行本實驗。以學習華語兩年內的越南籍同學為目標，確認測驗成績。結果不論Google譯文或簡明華語相對源文來說在測驗成績上並無明顯的差異。這一方面可以說明Google的越南語譯文，在傳達訊息上似乎與源文有相似的效果，而另一方面也顯示簡明華語的譯文與源文相較並不能顯現較易於理解的趨勢。深究原因可能為本實驗所做的簡明華
語，其譯文未針對學習者B1以下的文法理解做相對應的修正，許多字彙也未標示其分級，另許多參與本實驗的受測者華語程度為初級，未達明瞭簡明華語之程度。這都有賴我們再深入研究探討。而Google的越南語譯文與源文有相似的效果的部分，也讓我們思考機器翻譯後編譯的可行性。
智能無人機之鯨豚偵測追蹤技術研究
為了解決cx-30 2022年式 的問題，作者錢定遠 這樣論述：
本篇論文介紹白海豚偵測程式應用於虛擬無人機自主追蹤白海豚，為實海域實機測試前期準備。SITL飛行模擬器使開發者可在個人電腦使用ArduPilot無人機系統，該無人機系統與未來實體測試使用之系統相同。模擬讓我們得以了解程式將如何運行於無人機上，也可減少未來實體測試的研究成本及財產安全損失。 利用台大鯨豚實驗室整理之已命名PHOTO ID的2018年白海豚資料庫，使用YOLO v4訓練資料庫照片，建立白海豚即時視覺偵測模型。在實海域拍攝白海豚之影片中，該程式測得在最小702 個像素，以0.5AP(平均準確率)以上偵測信心，正確偵測出白海豚。透過模擬環境，本論文也提供本偵測模型合適的偵測高度
、距離及俯仰角，以利後續開發效能更佳的鯨豚追蹤演算法。 另也利用已鑑定為Doufu白海豚的照片，以Blender建立3D白海豚模型。在Gazebo模擬器，3D白海豚以10節速度在海洋中以正方形、圓形、8字形在水面上水平移動，利用虛擬無人機上的鏡頭拍攝，並透過自建的白海豚偵測程式，在特定條件下可成功追蹤不跟丟。在實海域影片測試中，利用公視由船上拍攝視角可得出約50%以上的準確率，而由於缺乏俯視圖訓練，因此在蔡嘉揚博士空拍白海豚畫面中僅得不到10%的準確率。 瀕危的中華白海豚數量在台灣近年銳減，周[1]等(2019)報告指出每年目擊的個體數從2017年開始明顯下降，新生白海豚數量也低於
死亡或失蹤的個體數目。建立全面且即時的辨識系統勢在必行，希望藉由開發此平台，使後續實海域無人機偵測追蹤白海豚的可行性能提高並設法改進評估，更希望能藉此拋磚引玉，提供後輩參考，修正改進。